Few-shot Learning(소수 샘플 학습)은 아주 적은 수의 라벨링된 데이터만으로 모델이 작업을 수행하도록 학습하는 머신러닝 기법입니다. 대량의 학습 데이터를 확보하기 어려운 상황에서 특히 유용한 접근 방식입니다.

주요 특징:

• 데이터 효율성(Data-Efficient)
소수의 예제만으로도 일반화된 예측이 가능합니다.

• 사전학습된 모델 활용(Pre-Trained Models)
대규모 데이터로 학습된 트랜스포머 기반의 사전학습 모델을 활용합니다.

• 작업 적응력(Task Adaptability)
메타러닝 또는 파인튜닝을 통해 적은 데이터로도 새로운 작업에 빠르게 적응합니다.

활용 사례: 

• 자연어 처리(NLP)
감정 분석, 텍스트 분류, 번역 등에서 최소한의 라벨로 학습

• 컴퓨터 비전
제한된 이미지로 분류, 객체 감지, 얼굴 인식 등 수행

• 헬스케어
소규모 의료 데이터를 활용한 질병 진단, 이상 탐지

• 개인화 AI
사용자 맞춤형 AI를 적은 데이터로 빠르게 구축

중요성

Few-shot Learning은 대량의 라벨링 데이터 의존도를 줄여 AI 개발을 더 쉽고 실용적으로 만듭니다.
특히 의료 영상이나 법률 문서 분석처럼 데이터 수집이 어렵고 민감한 분야에서 필수적인 기술입니다.